pROC中两条曲线p-value计算

最新推荐文章于 2024-11-13 18:30:04 发布
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本文介绍了一种使用bootstrap法来评估ROC曲线下面积(pAUC)的方法，通过重复抽取数据集的80%部分并计算pAUC，进行2000次重复以估算标准差和p-value。

1，使用bootstrap法

在这里插入图片描述
Note：抽取用来绘制ROC曲线的80%的数据，计算pAUC，重复抽取2000次，这样就可以用来计算标准差了，进而计算p-value。

R语言使用pROC包在同一图中绘制两条ROC曲线并通过假设检验检验ROC曲线的AUC或者偏AUC的差异（输出p值）
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09-30 1671
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可视化绘图技巧100篇分析篇（二）-生存曲线（LM曲线）
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R语言快速画出ROC曲线和算出可信区间和p值
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R语言快速画出ROC曲线，并获取最佳截断值、敏感度、特异度、95%可信区间、AUC和p值
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我们知道ROC曲线的性能可以通过曲线下面积即AUC来得到，那么如何通过统计学的角度来比较两个ROC曲线呢，就是这里说的就是Delong test，可以得到两个曲线的P值，p<0.05可以看作两个曲线有较大差异。 Matlab代码见https://github.com/PamixSun/DeLongUI 可以得到曲线的AUC值，方差和两个曲线的协方差，p值 Delong test的具体理...
python logistic回归 pvalue_如何计算Logistics回归的p-value？
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7篇1章14节：评估和对比预测模型的ROC曲线和AUC值
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第一列放你的状态变量，就是诊断结果，阳性还是阴性，阳性为1，阴性为0，这一列只能是0，1哈；如果出现有的曲线在参考线上面，有的曲线在参考线下面，说明你在参考线下面的指标并不是。，将其转换为大优指标，这样ROC曲线就都在参考线上方了；，一般这些统计软件都是默认大优指标，即指标值越大那么其得病阳性的概率越高；最后就出图了，可以直观地看到整个出结果的过程，emm，比较帅；就是通常的安装好不运行，替换Crack文件夹就行；图注栏也可以直接拖动，修改文字啥的；，这就是某个指标诊断这个病的临界值；
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ROC和 区别p值和q值 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越...
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接下来主要记录编码解决问题的过程。 在阅读过一些资料后，我认为时间序列分析主要分为五步： 对序列进行稳定性检验，做相关图，观察p值，通过差分等手段获得平稳的时间序列。 选取适合的模型，定阶数。 模型求解。 白噪声检验，优化。 预测。 序列稳定性检验 主要参考： http://xtf615.com/2017/03/08/Python%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%97%B6%E9...
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